УДК 004.8, 519.7
О.О. ЛЕТИЧЕВСЬКИЙ
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, Київ, Україна,
oleksandr.letychevskyi@litsoft.com.ua
КОГНІТИВНІ МЕРЕЖІ, ЇХНІ ВЛАСТИВОСТІ ТА ЗАСТОСУВАННЯ
У СИСТЕМАХ ВИЯВЛЕННЯ ТА ЗАПОБІГАННЯ АТАКАМ
Анотація. Розглянуто методи виявлення кібератак у реальному часі, що ґрунтуються на алгебраїчному підході. Застосовано метод алгебраїчного зіставлення, в основу якого покладено методи розв’язання поведінкових рівнянь та алгебраїчного моделювання. Водночас для підвищення ефективності виявлення та запобігання запропоновано використовувати композицію нейронної мережі для класифікації атак та методу алгебраїчного зіставлення. Цю конструкцію називають когнітивною мережею, поняття якої вперше було сформульовано у 2005 р. Розглянуто такі властивості когнітивної мережі, як подвійна класифікація та самонавчання. Представлено технологічну лінію для виявлення кібератак з використанням когнітивних мереж.
Ключові слова: штучний інтелект, нейронна мережа, глибоке машинне навчання, алгебра поведінок, нейросимвольний підхід, алгебраїчне моделювання, інсерційне моделювання.
повний текст
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- DARPA, “Cyber Grand Challenge.” URL: https://www.darpa.mil/program/cyber-grand-challenge .
- Mercaldo F., Martinelli F., Santone A. Real-time SCADA attack detection by means of formal methods. Proc. 2019 IEEE 28th International Conference on Enabling Technologies: Infrastructure for Collaborative Enterprises (WETICE) (12–14 June 2019, Napoli, Italy). Napoli, 2019. P. 231–236. https://doi.org/10.1109/WETICE.2019.00057.
- Kapitonova J., Letichevsky A. Algebraic programming in the APS system. Proc. ISSAC’90: Int’l Symposium on Symbolic Algebraic Computation (20–24 August 1990, Tokyo, Japan). Tokyo, 1990. P. 68–75. https://doi.org/10.1145/96877.96896.
- Gilbert D., Letichevsky A. A model for interaction of agents and environments. In: Recent Trends in Algebraic Development Techniques. Bert D., Choppy C. (Eds). LNCS. 1999. Vol. 1827. P. 311–328. https://doi.org/10.1007/978-3-540-44616-3_18.
- Letichevsky A., Letychevskyi O., Peschanenko V. Insertion modeling and its applications. Computer Science Journal of Moldova. 2016. Vol. 24, N 3. P. 357–370.
- Letichevsky A. Algebra of behavior transformations and its applications. In: Structural Theory of Automata, Semigroups, and Universal Algebra. NATO Science Series II. Mathematics, Physics and Chemistry. Kudryavtsev V.B., Rosenberg I.G. (Eds). Springer, 2005. Vol. 207. P. 241–272. https://doi.org/10.1007/1-4020-3817-8_10.
- Letychevskyi O., Peschanenko V. Applying algebraic virtual machine to cybersecurity tasks. 2022 IEEE 9th International Conference on Sciences of Electronics, Technologies of Information and Telecommunications (SETIT) (28–30 May 2022, Hammamet, Tunisia). Hammamet, 2022. P. 161–169. https://doi.org/10.1109/SETIT54465.2022.9875895.
- Letichevsky A., Letychevskyi O., Peschanenko V., Weigert T. Insertion modeling and symbolic verification of large systems. In: SDL 2015: Model-Driven Engineering for Smart Cities. Fischer J., Scheidgen M., Schieferdecker I., Reed R. (Eds). Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer International Publishing, 2015. Vol. 9369. P. 3–18. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24912-4_1 .
- Thomas R.W., DaSilva L.A., MacKenzie A.B. Cognitive networks. Proc. First IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 (DySPAN 2005) (08–11 November 2005, Baltimore, MD, USA, 2005). Baltimore, 2005. P. 352–360. https://doi.org/10.1109/DYSPAN.2005.1542652.
- Hitzler P., Eberhart A., Ebrahimi M., Sarker M.K., Zhou L. Neuro-symbolic approaches in artificial intelligence. National Science Review. 2022. Vol. 9, Iss. 6. https://doi.org/10.1093/nsr/nwac035.
